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コース概要
AIと信用リスク:基礎と機会
- 伝統的な信用リスクモデル vs. AI駆動の信用リスクモデル
- 信用評価における課題:バイアス、説明可能性、公平性
- 融資におけるAIの実世界ケーススタディ
信用スコアリングモデル用データ
- ソース:取引、行動、代替データ
- 融資決定のためのデータクリーニングと特徴量エンジニアリング
- リスク予測におけるクラス不均衡とデータ不足の処理
信用スコアリングのための機械学習
- ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト
- スコア精度向上のための勾配ブースティング(LightGBM, XGBoost)
- モデルの訓練、検証、調整手法
AI駆動の融資ワークフロー
- 借り手のセグメンテーションと融資リスク評価の自動化
- AI強化型審査と承認プロセス
- 機械学習を使用した動的なプライシングと金利最適化
モデルの解釈可能性と責任あるAI
- 予測の説明:SHAPとLIMEを使用
- 信用モデルにおける公平性:バイアス検出と軽減
- 規制フレームワーク(ECOA、GDPRなど)への準拠
融資シナリオにおける生成AI
- 申請レビューと文書分析のための大規模言語モデル(LLMs)の使用
- 借り手とのコミュニケーションや洞察のためにプロンプトエンジニアリングを行う
- モデルテスト用に合成データを生成する
信用リスクのためのAI戦略とガバナンス
- 内部AI能力構築 vs. 外部ソリューション
- モデルライフサイクル管理とガバナンスのベストプラクティス
- 今後のトレンド:リアルタイム信用スコアリング、オープンバンキング統合
要約と次の一歩
要求
- 信用リスクの基礎を理解していること
- データ分析やビジネスインテリジェンスツールを使用した経験があること
- Pythonに精通しているか、基本的な文法を学ぶ意欲があること
対象者
- 融資担当マネージャー
- 信用分析士
- Fintech革新者
14 時間
お客様の声 (3)
The background / theory of LLMs, the exercise
Joanne Wong - IPG HK Limited
コース - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
これは私に新しいツールを開眼させ、自動化の作成に役立つようになりました。
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
コース - Machine Learning & AI for Finance Professionals
機械翻訳
トレーナーがすべてを説明する方法には非常に感謝しています。金融が私の専門でなくても、理解できました。彼は時間を守りながら、すべての参加者が同じページにいることを確認しました。演習は適切な間隔で配置されていました。参加者とのコミュニケーションも常にありました。資料は完璧で、多すぎることも少なすぎることもありませんでした。少し複雑な主題については、誰もが理解できるように非常に詳しく説明してくれました。
Diana
コース - ChatGPT for Finance
機械翻訳